シラバス Syllabus

授業名 セミナー 3
Course Title SEMINAR 3
担当教員 Instructor Name 韓 尚憲(Sangheon Han)
コード Couse Code NUC064_N22A
授業形態 Class Type 演習 Practicum
授業形式 Class Format On Campus
単位 Credits 2
言語 Language JP
科目区分 Course Category 専門教育科目300系 / Specialized Subject 300
学位 Degree BSc
開講情報 Terms / Location 2022 UG Nisshin Spring

授業の概要 Course Overview

本講座では、本学のミッションである、「 "フロンティアスピリット"を備えたイノベーティブで倫理観あるリーダーの育成、そしてビジネス界や社会の発展をもたらす知識の創出をすることである。名古屋商科大学の学生は、新時代のアジアと世界をつなぐ能力を有している。」を意識しながら運用します。
本セミナーは「データサイエンスコース」のセミナーであり、関連分野を幅広く考えながら自分の専門をデザインする位置づけで運営してます。セミナーの基本方針及び目的,研究内容は以下の通りであるが,関連する領域で関心をもってもらえ,かつ以降の学習に役立つような内容を考えている。
 (1) セミナーの基本方針及び目的
  ・人間関係を広げる
  ・論理的・合理的な思考を学び,かつ知的好奇心を高める.
  ・実社会に存在する数多くの複雑な問題を解決するしくみを学ぶ.
 (2) セミナーの研究内容
  ・統計分析とプログラミングの勉強
  ・ITパスポートなどのデータサイエンス系の資格の勉強
  ・様々な意思決定の手法について考察する
  ・理論と実践のバランスを取りながら研究を進む
  ・さらに、論文作成のための基礎練習
  ・関連ケースを紹介し議論を促す(Case Study)
・発言と円満なコミュニケーションができるようになる。
・データサイエンスの基本的な仕組みを理解できるようになる。
・論文の書き方を習得する

In this course, we will be aware of our mission of "educate innovative and ethical leaders who possess a 'frontier spirit' and to create knowledge that advances business and society, and to give students the ability to bridge the gap between New Asia and the rest of the world."
This seminar is a "data science" seminar and is managed with the position of conceiving its specialty while taking into account a wide range of related fields. The basic policy, purpose, and research content of the seminar are as follows, but we are thinking of content that will be of interest in related areas and will be useful for future learning.
(1) Basic policy and purpose of the seminar
・ Expanding human relationships
・ Learn logical and rational thinking while having fun, and increasing intellectual curiosity.
・ Learn how to solve many complex problems that exist in the real world.
(2) Research content of the seminar
・Study of Statistics and computer programming
・ Study of data science qualifications such as IT passports.
・ Consider various decision-making methods
・ Proceed with research while balancing theory and practice
・ Furthermore, basic practice for writing a dissertation
・ Introduce related cases and encourage discussion (Case Study)
・ Become able to speak and communicate smoothly.
・ Become able to understand the basic mechanism of data science.
・ Learn how to write a thesis

本授業の該当ラーニングゴール Learning Goals

*本学の教育ミッションを具現化する形で設定されています。

LG1 Critical Thinking
LG2 Diversity Awareness
LG3 Ethical Decision Making
LG4 Effective Communication
LG5 Business Perspectives (BSc)

受講後得られる具体的スキルや知識 Learning Outcomes

経営全般の基礎学力と経営とデータサイエンスの基本知識を取得し、情報要素の絡んだ経営環境を理解して適確にビジネスを遂行できる能力が期待できる。

You can expect the ability to acquire basic academic ability in general management and basic knowledge in management and data science, understand the business environment involving information elements, and carry out business appropriately.

SDGsとの関連性 Relevance to Sustainable Development Goals

Goal 4 質の高い教育をみんなに(Quality Education)

教育手法 Teaching Method

教育手法 Teaching Method % of Course Time
インプット型 Traditional 50 %
参加者中心型 Participant-Centered Learning ケースメソッド Case Method 50 %
フィールドメソッド Field Method 0 %
合計 Total 100 %

学習方法、レポート、課題に対するフィードバック方法 Course Approach, Report, Feedback methods

【1】この科目に対する準備学習(自学自習方法)について
   週一回の授業だけでは不十分であるので、予習・復習をして授業に臨むことをお勧めします。従って、各講義前後に予習と復習に最低限2時間の時間が必要とされる。
【2】課題(試験・レポート等)に対するフィードバックについて
   大学のLMS(Google Classroom)かメールからフィードバックする。

授業スケジュール Course Schedule

第1日(Day1)

【第01週】卒業予備論文の作成について
【第02週】ビッグデータに対する統計分析ー1

第2日(Day2)

【第03週】ビッグデータに対する統計分析ー2
【第04週】ビッグデータに対する統計分析ー3

第3日(Day3)

【第05週】ビッグデータに対する統計分析ー4
【第06週】ビッグデータに対する統計分析ー5

第4日(Day4)

【第07週】ビッグデータに対する統計分析ー6
【第08週】ビッグデータに対する統計分析ー7

第5日(Day5)

【第09週】ビッグデータに対する統計分析ー8
【第10週】ビッグデータに対する統計分析ー9

第6日(Day6)

【第11週】ビッグデータに対する統計分析ー10
【第12週】ビッグデータに対する統計分析ー11

第7日(Day7)

【第13週】ビッグデータに対する統計分析ー12
【第14週】ビッグデータに対する統計分析ーまとめ

成績評価方法 Evaluation Criteria

*成績は下記該当項目を基に決定されます。
*クラス貢献度合計はコールドコールと授業内での挙手発言の合算値です。
講師用内規準拠 Method of Assessment Weights
コールドコール Cold Call 10 %
授業内での挙手発言 Class Contribution 50 %
クラス貢献度合計 Class Contribution Total 60 %
予習レポート Preparation Report 20 %
小テスト Quizzes / Tests 20 %
シミュレーション成績 Simulation 0 %
ケース試験 Case Exam 0 %
最終レポート Final Report 0 %
期末試験 Final Exam 0 %
参加者による相互評価 Peer Assessment 0 %
合計 Total 100 %

評価の留意事項 Notes on Evaluation Criteria

使用ケース一覧 List of Cases

    ケースは使用しません。

教科書 Textbook

  •  「「配布資料」」 ( )

参考文献・資料 Additional Readings and Resource

【1】富士通ラーニングメディア『令和4-5年度版 ITパスポート試験 対策テキスト&過去問題集 (よくわかるマスター) 』、FOM出版(富士通ラーニングメディア)、2021
【2】大野 勝久 他 共著『Excelで学ぶ オペレーションズリサーチ 』、近代科学社、2014
【3】梅津 雄一 他 共著『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座 』、シーアンドアール研究所、2019
【4】山内 長承 他 共著『Pythonによるテキストマイニング入門 』、オーム社、2017

授業調査に対するコメント Comment on Course Evaluation

前年度の評価結果を参考にして、授業のスピードや内容を毎年改善している。また、講義の中盤にアンケートを実施して理解度などを図り微調整を行っています。

担当教員のプロフィール About the Instructor 

大阪大学大学院にて経済学MA(経営学専攻),大阪大学 大学院にて経済学PhD(経営学専攻)を取得。 経営科学を専門しており、様々な科学的意思決定手法について研究 している。特に、遺伝的アルゴリズムなどのメタ・ヒューリスティックアルゴリズム(Meta Heuristic Algorithm)を用いて、ポートフォリオ選択問題やサプライチェーンネットワークの最適化について研究。最近は、階層分析法(AHP)に興味深い。意思決定者である人間 の心理を取り組んだ科学的意思決定分野に注力。今は、他国の研究者と共同で国際的な 企業を中心にAHPを適用した研究を進めている。現在名古屋商科経営学部 & 同大学大学院マネジメント研究科教授。 主な論文としては、 Hybrid GA for Portfolio Selection Problem, Hybrid GA for Supply Chain Network, Revenue management model for IP-Telephone serviceなど

Master(Business Administration) of Economics at Osaka University graduate school, Economics PhD (Business Administration major) at Osaka University graduate school. He specializes in management science and is studying various scientific decision making methods. In particular, he studied portfolio selection problem and optimization of supply chain network using meta-heuristic algorithm such as genetic algorithm. Recently, I am interested in Analytic Hierarchy Process (AHP). Focusing on the scientific decision-making field that tackled the psychology of the human being who is the decision-maker. Today, we are conducting research with AHP applied mainly to international companies in collaboration with researchers from other countries. Currently Professor of Graduate School of Management, Nagoya University of Commerce & Business.

Refereed Articles

  • (2020) Additional Transportation Costs benefit Consumer Surplus and Social Welfare in a Bilateral Duopoly. Bulletin of Applied Economics 7(2): 2056-3736
  • (2019) Application of allotted analytic hierarchy process (aAHP) in group decision making problem - The evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event -. Journal of Global Business Society 5(1): ISSN 2186-2117
  • (2019) The General Least Square Deviation OWA Operator Problem. Mathematics 7(4): ISSN: 2227-7390
  • (2018) Profit-Improving Linear Tariffs Pricing in a Vertical Oligopoly. Theoretical Economics Letters, 2018, 8 2018, 8,2055-2062 ISSN Online: 2162-2086/ISSN Print: 2162-2078
  • (2018) A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Journal of Global Business Society 4(1): 2186-2117

Refereed Proceedings

  • (2019). A study on validity of shared pairwise comparison method in AHP. Global Business Society 10th Symposium Proceeding .Global Business Society. 1. 2. Osaka
  • (2018). A Study on the Validity of Sharing Work of Pairwise Comparison Method. Proceedings SCIS-ISIS 2018 .2018 Joint 10th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 19th International Symposium on Advanced Intelligent Systems. 1. 2. Toyama International Conference center
  • (2018). A Case study on the evaluation of entrepreneurial ability of Participants at Nisshin Tourist Town Development event through Analytic Hierarchy Process. Global Business Society .Global Business Society 9th Symposium. 1. 3. Osaka city University






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